The nonadaptive nature of the H1N1 2009 Swine Flu pandemic contrasts with the adaptive facilitation of transmission to a new host
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of the 2009 H1N1 Influenza pandemic followed a multiple reassortment event from viruses originally circulating in swines and humans, but the adaptive nature of this emergence is poorly understood. RESULTS: Here we base our analysis on 1180 complete genomes of H1N1 viruses sampled in North America between 2000 and 2010 in swine and human hosts. We show that while transmission to a human host might require an adaptive phase in the HA and NA antigens, the emergence of the 2009 pandemic was essentially nonadaptive. A more detailed analysis of the NA protein shows that the 2009 pandemic sequence is characterized by novel epitopes and by a particular substitution in loop 150, which is responsible for a nonadaptive structural change tightly associated with the emergence of the pandemic. CONCLUSIONS: Because this substitution was not present in the 1918 H1N1 pandemic virus, we posit that the emergence of pandemics is due to epistatic interactions between sites distributed over different segments. Altogether, our results are consistent with population dynamics models that highlight the epistatic and nonadaptive rise of novel epitopes in viral populations, followed by their demise when the resulting virus is too virulent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».